Тренд в Тренд в

направлении направлении восток-запад север-юг

восток-

запад

Ось север-юг

3. В окне Атрибут выберите OZONE.

Каждый вертикальный столбец (отрезок) на диаграмме анализа тренда представляет местоположение, а его высота пропорциональна значению каждой точки из набора данных. Точки проецируются на перпендикулярные плоскости, соответствующие направлениям восток-запад и север-юг. Через спроецированные точки проведена линия (полином), наилучшим образом описывающая их расположение, которая моделирует тренды в определенных направлениях. Если линия близка к прямой, это означает, что в данных нет тренда. Однако, если вы посмотрите на светло-зеленую линию на верхнем рисунке, вы можете увидеть, что она начинается с низких значений и увеличивается по мере продвижения на восток, пока не начнет снижаться. Это указывает на то, что данные, возможно, имеют сильный тренд в направлении восток-запад и более слабый в направлении север-юг.

4. На шкале прокрутки Перспектва доведите угол поворота до 30o, перемещая указатель влево.

Такое вращение позволит вам лучше рассмотреть форму тренда в направлении восток-запад. Вы можете видеть, что проекция показхвает перевернутую U-образную кривую. Поскольку тренд имеет U-образную форму, для описания глобального тренда хорошо подойдет полином второго порядка. Хотя, тренд и показан на плоскости проекции, соответствующей направлению восток-запад, поскольку мы повернули точки на 30o, действительный тренд имеет направление с северо-востока на юго-запад. Выявленный тренд возможно вызван тем фактом, что загрязнение является низким на побережье, а при движении внутрь материка появляются крупные населенные пункты, количество которых снова уменьшается в горах. Вы будете вычитать эти тренды в Упражнении 4.

5. Закройте диалоговое окно.

U-образный тренд

Понимание пространственной автокорреляции и влияний по направлениям

1. На панели инструментов Geostatistical Analyst выберите Исследовать данные, а затем опцию Облако вариограммы/ко-вариации.

2. В окне Слой выберите ca ozone pts.

3. В окне Атрибут выберите OZONE.

Опция Облако вариограммы/ковариации позволяет вам изучить пространственную автокорреляцию между опорными точками. Пространственная автокорреляция опирается на предположение, что объекты, которые расположены ближе всего друг к другу, в наибольшей степени похожи. Опция Облако вариограммы/ковариации позволяет вам изучить эту взаимосвязь. Для этого по оси y откладывается значение вариограммы, равное квадрату разности значений для каждой пары точек, а по оси x -расстояние, на которое пары точек отстоят друг от друга.

Каждая красная точка на графике Облако вариограммы/кова-риации представляет пару значений. Поскольку близкие по расположению точки должны быть больше всего похожи, на варио-грамме близкие местоположения (крайние левые значения по оси x) должны иметь низкие значения на вариограмме (находиться в нижней части оси y). По мере того, как расстояние между парами точек увеличивается (величины смещаются вправо по оси x), значения вариограммы должны также увеличиваться (расти по оси y). Однако, при определенном расстоянии облако выравнивается, что указывает на то, что между парами точек за пределами этого расстояния нет корреляции.

При рассмотрении вариограммы, если вы обнаружите, что для некоторых точек, расположенных близко друг к другу (около нуля по оси x) значение вариограммы выше, чем вы ожидали (большое значение по оси y), вы должны исследовать эти пары точек, чтобы определить, не являются ли данные в этих точках неточными.

4. Инструментом выбора укажите область, в которую попадают эти точки, чтобы выделить их цветом. (Используйте приведенную диаграмму как пример. Вам необязательно выделять те же точки, что показаны на диаграмме.)

Пары точек, выбранные на вариограмме, выделены цветом на карте; отрезками показаны связи, указывающие на то, что точки образуют пару.

Существует множество причин, по которым значения отличаются в большей степени между точками в районе Лос-Анджелеса и другими территориями. Одна из них - то, что в районе Лос-Анджелеса больше, чем в других районах, машин, что несомненно приводит к большему загрязнению и способствует появлению более высоких концентраций озона в районе Лос-Анджелеса.

Помимо глобальных трендов, обсуждавшихся в предыдущем разделе, на данные могут также оказывать влияние направленные воздействия. Причине! этого могут бпть неизвестны, но они могут быть описаны статистически. Эти направленные воздействия могут влиять на точность поверхности, которую вы будете строить в следующем упражнении. Однако, если вы знаете, что такие воздействия существуют, модуль Geostatistical Analyst предоставляет инструменты, позволяющие учитывать их в процессе построения поверхности. Для изучения влияний по направлениям по облаку вариограммы, воспользуйтесь инструментом Направление поиска.

5. Отметьте галочкой опцию Показывать направление поиска.

6. Выберите и перемещайте указатель направления на любой угол.

Направление указателя определяет, какие пары опорнхх точек будут отображаться на вариограмме. Например, если стрелка указывает в направлении восток-запад, только те пары опор-н1х точек, которые расположены к востоку или к западу друг от друга, будут отображаться на вариограмме. Это позволяет исключить те пары точек, которые вас не интересуют, и изучить влияние, которые данные испытывают в различных направлениях.

7. Инструментом выбора выделите область с точками, имеющими наибольшие значения на вариограмме, чтобы выделить их цветом на графике и на карте. (Используйте приведенную диаграмму как пример. Вам необязательно выделять те же точки, что показаны на диаграмме, или использовать то же направление поиска.)